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a dar más peso a los likes que a la obra cultural
en sí. Los artistas, buscando likes que los puedan
llevar a conseguir contratos o a tener más visibili-
dad, usan las mismas estrategias y contenidos
para posicionarse, produciéndose un aplana-
miento de la cultura. En la búsqueda de los likes
se produce también una homogeneización de la
cultura disfrazada de trend: plataformas como
TikTok muestran a mayor número de usuarios
aquellos contenidos que son «tendencia» en
la plataforma, lo que lleva a miles de personas
a crear reels con la misma música o adaptarse
a los formatos imperantes en el momento, o a
bailarines a bailar la misma canción con la misma
coreografía una y otra vez, sin dejarles tiempo
para la creación original.
Evento Beerworking (Madrid, 2016-2023).
Consideraciones éticas del
diseño de algoritmos
Si bien la ingente cantidad de información, con-
tenidos y datos que hay tanto en la web como
fuera de ella hace que sea imposible navegar
sin algoritmos, sí podemos aspirar a que estén
diseñados de una forma responsable, más ética
y segura. Hay diversos enfoques que subrayan
la necesidad de avanzar hacia estos modelos de
diseño responsable que sean más transparentes
para los usuarios, es decir, que podamos enten-
der cómo funcionan, y que sean personalizables,
de forma que los usuarios podamos tener una
mínima agencia sobre lo que se nos prescribe.
La gobernanza de los algoritmos debe ser
compatible con valores éticos y los humanos
deberían estar siempre en el centro.
Dentro de las consideraciones éticas del diseño
de algoritmos cabe cuestionarse, también, la
propiedad de los perfilados. En la actualidad
hay una corriente de usuarios que quieren dejar
de utilizar Spotify para escuchar música en
otras plataformas de streaming. Hay numerosas
herramientas para exportar las listas que los
usuarios han creado en Spotify e importarlas
en las nuevas plataformas. Pero, tras años de
escucha de música y pódcast en Spotify, la
plataforma tiene mucha más información sobre
nosotros y nuestros hábitos de escucha que las
listas que hemos creado. Ese perfilado, como
hemos visto, está detrás de la prescripción de
contenidos que hace la plataforma. Sin em-
bargo, el perfil que la plataforma tiene de los
usuarios no se puede exportar. Al principio de
este capítulo veíamos cómo algunos usuarios
consideran que son capaces de «entrenar» a su
algoritmo para que les prescriba el contenido
que les interesa o les pueda interesar, pero
no nos podemos llevar el «entrenamiento» de
una plataforma a otra. En un marco de diseño
ético y transparente de sistemas algorítmicos,
¿tendrían los usuarios derecho a acceder a los
perfilados que los años de uso de una plata-
forma en combinación con los algoritmos de
esa plataforma han creado?
La gobernanza de los algoritmos debe ser
compatible con valores éticos y los humanos
deberían estar siempre en el centro.
Conclusiones, tendencias
y escenarios de futuro
En el contexto actual, los algoritmos se han
consolidado como infraestructuras culturales
centrales que almacenan, catalogan, organizan,
jerarquizan, distribuyen y visibilizan contenidos
culturales, lo que impacta de forma directa sobre
la creación cultural y sobre el gusto cultural sin
que haya habido una mediación o un consenso
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